顧客のセグメンテーション 特定の特徴や行動に基づいて顧客をグループに分類することを指します。
たとえば、B2C 企業は、年齢、性別、婚姻状況、場所、ライフ ステージなどの特徴に基づいて買い物客を分類する場合があります。
この取り組みにより、企業は視聴者クラスターごとにカスタマイズされたマーケティング キャンペーンを作成できるようになります。
たとえば、スキンケア ブランドは顧客を年齢別に分類し、TikTok で Z 世代向けのマーケティング キャンペーンを開始する場合があります。 41% この人口のうち、予算のほとんどをスキンケア製品に割り当てていると報告されています。 46% この年齢層はプラットフォームを毎日使用しています。
顧客のセグメンテーションは、ビジネスの成長、ROI、顧客ロイヤルティなどに影響を与えるため、オンライン小売業者にとって不可欠です。このプロセスにより、店舗は購入行動を調査し、最も適切な顧客をターゲットにすることができます。
このガイドでは、e コマースの顧客セグメントの種類と、それらがビジネスにどのようなメリットをもたらすかについて学びます。
顧客セグメンテーションのメリット
顧客のセグメンテーションは、企業が各市場の人口統計の個別の好みを理解できるようにする、費用対効果の高いアプローチです。この方法により、ブランドは次の方法を使用して見込み客および既存の顧客とつながることができます。 データドリブンな戦略.
たとえば、TikTok などの人気のソーシャル プラットフォームでトレンド広告を作成して、Z 世代をターゲットにすることができます。それは e コマース ビジネスのオーナーにとってどのようなメリットがありますか?それは次のことを達成するのに役立ちます。
コンバージョン率の向上 パーソナライゼーションを通じて
マーケティングセグメンテーションを使用すると、特定の対象者にパーソナライズされたメッセージを配信できます。
たとえば、顧客にヒスパニック系やラテンアメリカ系の人たちが多数含まれている場合、その特定の部門に対してスペイン語で広告を掲載できます。これにより、ターゲット顧客とのつながりが強化され、最終的にコンバージョンが増加します。
実際、によれば、 アドビの調査レポート, アメリカ人の 61% は、多様性が広告における重要な要素であると考えています。さらに、38% の顧客は、多様性を推進するブランドから購入する傾向が高くなります。
したがって、広告、マーケティング、ブランド プロモーションにおけるパーソナライゼーションは、パフォーマンスを向上させる上で非常に重要となる可能性があります。 変換速度.
パーソナライゼーションは以下を使用して実現できます。
- サイトの動的コンテンツ
- 製品の推奨事項
当社のソフトウェアは、顧客の行動を分析し、ユーザーの興味やプロフィールに応じてスマートなキャンペーンを表示することで、これらを自動的に支援します。
マーケティングキャンペーンのターゲティングの改善
オンライン小売業者は自社の製品を継続的に改善することで、顧客のセグメント化を通じて自社をより適切にマーケティングできるようになります。
誰をターゲットにするかを指定し、より焦点を絞ったマーケティング メッセージを作成できます。あなたのような商品を探している人だけにリーチできます。
顧客をセグメント化すると、存在するグループの種類とその固有の要件を確認できるため、適切に分割して征服することができます。
広範なマーケティング アプローチをとり、何かが上陸するのを待つ必要はありません。代わりに、特定の画像を作成して、ユーザーの記憶に残るようにすることができます。
ROIの向上
市場を個別の顧客グループに分割すると、ビジネス失敗のリスクを最小限に抑えることができます。
これは、製品をターゲット市場に提供する理想的な方法を決定し、その後、大幅な市場シェアを獲得できるようになるためです。
これにより、効率が向上し、優れた ROI を生み出す取り組みにリソースを振り向けることができます。
顧客維持率の向上
新規顧客の獲得はどの e コマース小売業者にとっても良いことですが、ベスト プラクティスは新規顧客よりも既存顧客を優先することです。
それの訳は 75% の顧客が満足 定期的にニーズを満たしてくれる企業の忠実な顧客になる可能性が高くなります。
しかし、顧客のセグメンテーションを通じてこれをどのように行うことができるのでしょうか?顧客をその価値に応じてセグメント化すると、ターゲットを絞ったキャンペーンや戦略で顧客を維持しやすくなります。
たとえば、顧客を特定の属性に応じてロイヤルティの低い顧客から最も高い顧客に分割できます。
これにより、再びあなたから購入する可能性が最も高い、忠誠心の高い人たちに重点を置くことができます。その結果、彼らはあなたのブランドを宣伝し、友人にあなたを勧めることになります。
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顧客セグメンテーションの例
顧客のセグメント化はさまざまな方法で行うことができますが、e コマース ビジネスの場合、主に次のセグメントが考慮されます。
人口統計上のセグメンテーション
市場をセグメント化する最も一般的な方法は、人口統計によるセグメント化です。基本的には、職業、年齢、人種、性別、教育、収入などの人口統計に応じてセグメントを作成します。このアプローチでは、同じ集団の個人が同等のニーズを持っていると想定されます。
この例は次のとおりです。
オンライン ストアでビデオ ゲーム機を販売しているとします。このタイプのセグメンテーションを使用すると、この製品の主な市場に可処分所得のある若い成人男性が含まれていることがわかります。
行動のセグメンテーション
行動セグメンテーションを使用すると、消費者の行動、意思決定パターン、市場全体の閲覧データに大きく依存することになります。
このアプローチでは、顧客は、これまでに製品や市場とどのように関わってきたかに応じてグループ化されます。
消費者が将来購入する製品の種類は、過去に購入した製品と一致していると仮定することになります。ただし、人々の支出習慣は世界的な出来事や時間の経過に応じて変化する可能性があることを覚えておくことが重要です。
行動セグメンテーションは、次の目的のために使用する必須の戦術です。 マーケティングオートメーションコミュニケーション。これは、自動化ワークフローまたは反復的なキャンペーンを使用して実行できます。
この例は次のとおりです。
e コマース ストアがさまざまな種類のビールを販売している場合、一般に年配の世代の消費者は全国的に有名なブランドを購入しますが、ミレニアル世代はクラフト ビールを購入する傾向があります。
サイコグラフィックセグメンテーション
サイコグラフィックセグメンテーションでは、人々のライフスタイル、興味、意見、性格に従って消費者を分類することが必要になります。人間は時間の経過とともに進化するため、この方法で顧客をセグメント化することは難しくなる可能性があり、これに関する客観的なデータを取得するのは簡単ではありません。
ただし、個人は外部情報と比較して内発的動機に基づいてグループ化されるため、最も強力なセグメンテーション戦略となる可能性があります。
この例は次のとおりです。
フィットネス アパレルのオンライン小売業者の場合は、さまざまなスポーツを観戦したりプレーしたりするのが好きな層をターゲットにできます。
予測セグメンテーション
予測セグメンテーションを使用すると、機械学習を活用して顧客データを分析し、さまざまな属性の組み合わせがビジネス目標にどのように相関するかを理解できます。
このシステムを通じて、決定された関心、解約リスク、購入傾向などに基づいてグループを自動的にセグメント化します。これにより、グループが将来どのように行動し、ブランドと対話する可能性が高いかを予測できます。
セグメンテーションの利点の結論
e コマース企業は通常、標準化されたマーケティング戦略を採用していますが、新規顧客や既存顧客を引き付けることができません。利益を獲得し、顧客を維持するには、市場の細分化を考慮する必要があります。
この記事では、追跡する必要がある最も重要な顧客セグメントをリストしますが、それらすべてを一度に追跡しようとしないでください。最も重要な顧客セグメントを評価し、それらの顧客セグメントにマーケティング活動を向けます。
彼らが夢中になったら、他のクラスターを追いかけます。これにより、新しい見込み顧客を継続的に獲得しながら、最も忠実な顧客を維持することができます。
顧客セグメンテーションの利点の概要
顧客をセグメンテーションすると、次のことが可能になります。
- コンバージョン率の向上 パーソナライゼーションを通じて
- よりターゲットを絞った方法で店舗を人々に宣伝します
- マーケティングの ROI を向上
- 顧客維持率の向上
効果的な顧客セグメンテーション戦略の例
最も効果的な顧客セグメンテーション戦略には次のようなものがあります。
- 人口統計上のセグメンテーション: この戦略には、年齢、収入、職業などの人口統計に応じて顧客をグループに分けることが含まれます。
- 行動のセグメンテーション: この戦略には、顧客の過去の購買行動、つまり特定のグループが過去に何を宗教的に購入したかに基づいて顧客をグループに分類することが含まれます。
- サイコグラフィックセグメンテーション: このセグメンテーション戦略には次のことが必要です 顧客の興味、性格、興味、意見などに応じてグループに分ける。
- 予測セグメンテーション: このタイプのセグメンテーションでは、データ分析を通じて、どのグループが離脱する可能性が高いか、購入する可能性が高いか、または単に興味を持っている可能性が高いかを予測します。
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